Филиалы в Санкт-Петербурге: Суворовский пр., 34 | ул. Коллонтай, 17/2 | Комендантский пр-т, 51/1 | Тел. +7 (812) 337-2-007 | +7 (921)-91-007-42 | Пн.-Сб. 9-00 - 20-00 | ВС. 09.00-17.00
Рак простаты теперь диагностируют с помощью искусственного интеллекта

Александр Попандопуло, студент медицинского института УЛГУ. Редактор А. Герасимова

Студент медицинского факультета УЛГУ. Интересы: современные медицинские технологии, открытия в области медицины, перспективы развития медицины в России и за рубежом.
  • Время чтения:1 mins read

Рак простаты – одно из самых распространённых онкологических заболеваний. Чаще всего опухоль встречается у мужчин старше 50 лет, поэтому врачи-андрологи рекомендует всем представителям сильного пола, перешагнувшим 50-летний рубеж, ежегодно проходить УЗИ предстательной железы.

При любых подозрительных уплотнениях рекомендуется биопсия – взятие кусочка ткани из простаты с последующим его гистологическим анализом. Ученые из Нидерландов поручили проводить такое исследование искусственному интеллекту.

Когда искусственный интеллект надежней человеческого

Существует множество типов рака простаты с различной агрессивностью. Иногда в одной опухоли могут находиться несколько видов ткани, отличающихся по степени злокачественности. Поэтому для определения общей злокачественности опухоли используется шкала Глисона, согласно которой каждой опухоли присваивается степень агрессивности от 1 до 5. Чем выше такой показатель, тем агрессивнее рак.

Шкала Глисона
Шкала Глисона

Чтобы наиболее точно определить степень злокачественности опухоли, из простаты берется несколько образцов, которые затем оцениваются на агрессивность с присвоением баллов по шкале Глисона. Полученные результат складывают, вычисляя сумму Глисона:

  • Если, например, во время исследования получены два вида образцов с агрессивностью 2 и 1, такая опухоль будет иметь сумму Глисона, равную 3, что указывает на низкую степень злокачественности.
  • Если получено 2 вида образцов с агрессивностью 4 и 5 то сумма Глисона составит 9. Такое образование крайне агрессивно.

Отталкиваясь от суммы Глисона, больному назначают лечение, которое может быть оперативным или выжидательным. При небольшом показателе операцию не проводят, а больному назначается наблюдение с регулярным прохождением УЗИ и взятием анализов на биопсию. Особенно часто выжидательная тактика практикуется у немолодых пациентов с сопутствующими заболеваниями, которые могут плохо перенести оперативное лечение.

Однако такой метод исследования имеет слабые места:

  • Врач может посчитать типичным не тот фрагмент, невольно занизив или завысив злокачественность образования.
  • Специалист среди нескольких образцов может пропустить самый агрессивный.
  • Возможна неправильная трактовка результатов.

Искусственный интеллект лишён всех этих недостатков. Машина сама при помощи вложенной в неё программы определит тип опухоли, вычислит степень злокачественности и выберет оптимальные образцы для оценки. Исключается человеческий фактор, анализ становится намного точнее, что сказывается на результатах лечения.

Что такое система глубокого обучения

Исследователи из Университетского медицинского центра Radboud (Нидерланды) разработали систему «глубокого обучения», которая «учит» медицинскую технику определять агрессивность рака предстательной железы.

При таком методе аппаратура обучается, как человеческий мозг. В начале в неё закладываются данные об анатомии предстательной железы, чтобы специальная программа «узнала», как выглядит орган. Для этого в программу заносят изображения здоровой простаты, ее тканей и клеток.

После этого в программу закладывают сведения по физиологии органа, и компьютер узнает, как работает простата, как она реагирует на те или иные факторы.

Только после этого закладываются данные о разнообразных патологических процессах, в том числе, о злокачественных опухолях. Для этого в программу вносится огромное количество изображений органа, поражённого теми или иными заболеваниями.

Система глубокого обучения
Система глубокого обучения

Это позволяет избежать путаницы и уложить всё в программе “по полочкам”. В дальнейшем техника будет сама оценивать полученные образцы, сравнивать их с имеющимися данными, выбирать самые злокачественные и выдавать результат по шкале Глисона.

В ходе обучения в программу заложили тысячи изображений здорового органа и предстательной железы, имеющей какие-либо изменения. Система искусственного интеллекта прошла обучение с использованием 5759 биопсий, взятых у 1200 пациентов.

Техника с блеском «сдала экзамен», показав результаты лучше, чем 15 патологов из разных стран и с различным уровнем опыта. Причем уровень определения опухолей в некоторых случаях был выше даже, чем у опытных врачей. Теперь лечение пациента больше не зависит от квалификации специалиста, проводящего гистологический анализ.

Компьютерные исследования позволят сократить количество врачей лабораторной диагностики, ускорить проведение анализов избежать негативного влияния человеческого фактора. Клиники, медицинские центры и лаборатории пророчат новому методу диагностики большое будущее.

Яндекс.Метрика
error: Контент защищен